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流行期に咳と熱がある患者
79％がインフルエンザ
In a retrospective pooled analysis of signs and symptoms
in 3744 adolescents and adults with an influenza-like
illness who participated in phase II and III trials of
neuraminidase inhibitors during outbreaks [1], the best
multivariate predictor was the combination of fever and
cough within 48 hours of the development of symptoms,
which had a positive predictive value of 79 percent for
documented influenza.
Arch Intern Med. 2000;160(21):3243.](https://image.slidesharecdn.com/2018-180116144812/85/2018-12-320.jpg)
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感度62％ 特異度98％
In a meta-analysis of 159 studies that evaluated rapid
influenza antigen tests, the pooled sensitivity was 62
percent (95% CI 58-67 percent) and the pooled specificity
was 98 percent (95% CI 98-99 percent) [17].
Ann Intern Med. 2012;156(7):500.
感度54％
In a subsequent meta-analysis, the pooled sensitivity was
54 percent for influenza A viruses and 53 percent for
influenza B viruses [12].
Ann Intern Med. 2017;167(6):394.](https://image.slidesharecdn.com/2018-180116144812/85/2018-15-320.jpg)
インフルエンザの診断2018
- 1.
- 2. 自己紹介 1986年 自治医大卒 同年 名古屋第二赤十字病院研修医 1988年 作手村国保診療所 1992年 自治医大地域医療学 1995年 作手村国保診療所 2003年 社）地域医療振興協会 東京北社会保険病院臨床研修センター 2011年 武蔵国分寺公園クリニック 専門領域 医者
- 3.
- 4.
- 5. 臨床疫学による検査評価 EBMの5つのステップ 臨床疫学を個別の患者に役立てる手法、行動指針 そのために必要な臨床疫学的知見 事前確率・事後確率 感度・特異度 尤度比
- 6. EBMの5つのステップ 1. 問題の定式化 2. 問題についての情報収集 3.得られた情報の批判的吟味 4. 情報の患者への適用 5. 1-4のステップの評価
- 7. EBMの5つのステップ 1. 問題の定式化 2. 問題についての情報収集 3.得られた情報の批判的吟味 4. 情報の患者への適用 5. 1-4のステップの評価
- 8. Step1.問題の定式化 Patient：どんな患者に Exposure：どのような治療、検査をしたら Comparison：どんな治療、検査と比べ Outcome：どうなるか
- 9.
- 10. Step1.問題の定式化 診断編 Patient：咳、熱の患者で Exposure：流行期と Comparison：非流行期で Outcome：インフルエンザの頻度はどれほどか
- 11. EBMの5つのステップ 1. 問題の定式化 2. 問題についての情報収集 3.得られた情報の批判的吟味 4. 情報の患者への適用 5. 1-4のステップの評価
- 12. UpToDateを調べる 流行期に咳と熱がある患者 79％がインフルエンザ In a retrospective pooled analysis of signs and symptoms in 3744 adolescents and adults with an influenza-like illness who participated in phase II and III trials of neuraminidase inhibitors during outbreaks [1], the best multivariate predictor was the combination of fever and cough within 48 hours of the development of symptoms, which had a positive predictive value of 79 percent for documented influenza. Arch Intern Med. 2000;160(21):3243.
- 13. Step1.問題の定式化 診断編 Patient：インフルエンザを疑う患者で Exposure：迅速キット陽性の場合 Comparison：陰性のときに比べ Outcome：インフルエンザと確定してよいか
- 14. Step1.問題の定式化 診断編 Patient：インフルエンザを疑う患者で Exposure：迅速キット陰性の場合 Comparison：陽性のときに比べ Outcome：インフルエンザを除外してよいか
- 15. UｐToDateを調べる 感度62％ 特異度98％ In a meta-analysis of 159 studies that evaluated rapid influenza antigen tests, the pooled sensitivity was 62 percent (95% CI 58-67 percent) and the pooled specificity was 98 percent (95% CI 98-99 percent) [17]. Ann Intern Med. 2012;156(7):500. 感度54％ In a subsequent meta-analysis, the pooled sensitivity was 54 percent for influenza A viruses and 53 percent for influenza B viruses [12]. Ann Intern Med. 2017;167(6):394.
- 16. EBMの5つのステップ 1. 問題の定式化 2. 問題についての情報収集 3.得られた情報の批判的吟味 4. 情報の患者への適用 5. 1-4のステップの評価
- 17. 3つの批判的吟味 研究方法は妥当か UpToDateに引用された最新のメタ分析 結果は何か ここを今から説明します 患者に役立つか 最後にみんなで考えてみましょう
- 18. 感度と特異度 疾患（＋） 疾患（－） 検査（＋） ab 検査（－） c d 感度＝a/(a+c) 特異度＝d/(b+d) 真陰性率 真陽性率
- 19. SnNoutとSpPin SnNout Sensitivityが高い検査がNegativeのときその疾患を除外 （ruleout） 感度の高い検査は除外診断に役立つ SpPin Specificityが高い検査がPositiveのときその疾患の診断を確 定（rule in） 特異度の高い検査は確定診断につながる
- 20. 迅速診断の感度・特異度 感度は50-60％と低い 陰性でもインフルエンザでないと診断できない 特異度は98％と高い 陽性の時はインフルエンザと診断できる
- 21. 尤度比（陽性／陰性尤度比） 検査所見によって疾患可能性がどれほど変化するか 陽性の時にどれほど高まるか 陽性尤度比 = 感度 / （1-特異度） 陰性の時にどれほど低まるか 陰性尤度比 = （1-感度 ）/ 特異度
- 22. ベイズの定理 事前オッズ ｘ尤度比 = 事後オッズ オッズは確率のようなもの 事後オッズは検査後の疾患の可能性 検査後の疾患可能性は 事前オッズと尤度比に比例する
- 23. ベイズの定理の直感的理解 事前オッズ ｘ尤度比 = 事後オッズ 血液型を予想するときに どうすれば当たりますか？ 隣同士話し合ってみてください
- 24. 血液型を予想する 予知能力を高める 性格を聞く？ 私には無理ですね 高い事前確率を利用する A型ですね → 40％当たる AB型ですね → 10％当たる
- 25. インフルエンザを予想する 流行期に発熱と咳 →80％当たる 80％インフルエンザといわれたらどう思いますか？ 隣同士話し合ってみてください 検査を受けたいですか？ 隣同士話し合ってみてください
- 26. EBMの5つのステップ 1. 問題の定式化 2. 問題についての情報収集 3.得られた情報の批判的吟味 4. 情報の患者への適用 5. 1-4のステップの評価
- 27. 流行期のインフルエンザ診断 咳と熱があれば検査はしない 80％インフルエンザ、残りの20％はかぜ 20％のかぜもインフルエンザとして対処 でも検査することもあります どういうときですか？ 隣同士話し合ってみてください 残り2割は本当にかぜ？
- 28. ベイズの定理 事前オッズ ｘ尤度比 = 事後オッズ 検査が陰性の時の診断確率が計算できる 尤度比は感度・特異度から求められる UpToDateから感度54％、特異度98％ 陰性尤度比＝（1-感度）/特異度）＝46/98＝0.47 事前オッズは事前確率から求められる 流行期は咳、熱で79％ オッズは？
- 29. オッズと確率 確率 ある事象/ 全事象 オッズ ある事象 / そうでない事象 例：3人のうち、1人がインフルエンザ 確率は １/３ 2人はインフルエンザでなく、 1人がインフルエンザ オッズは １/２
- 30. 確率からオッズを求める練習 確率が １/２ オッズは １/１ 確率が １/１０ オッズは １/９ 確率が １/１００ オッズは １/９９
- 31. オッズから確率を求める練習 オッズが３ 確率は３/４ オッズ １/２ 確率は １/３ オッズが １/１００ 確率は １/１０１
- 32. 検査陰性時の事後確率 UpToDateのデータ 事前確率79％おおよそ 80％ → 80/100 事前オッズ 80/20＝4 感度 54 特異度 98 陰性尤度比 0.47 → おおよそ 0.5 事後確率を計算してみましょう 事後オッズ＝事前オッズ×陰性尤度比＝4×0.5＝2 事後確率＝2/（1+2）＝67％ 検査陰性でも、7割はインフルエンザ！
- 33. 検査陽性時の事後確率 UpToDateのデータ 事前確率79％おおよそ 80％ → 80/100 事前オッズ 80/20＝4 感度 54 特異度 98 陽性尤度比 54/2 → 27 事後オッズ＝事前オッズ×陽性尤度比＝4×27＝108 事後確率＝108/（1+108）＝99％ 検査陽性ならインフルエンザ！
- 34. ノモグラムを使う 左の列が事前確率 真ん中が尤度比 2点を結んで 右の列との交点が事後確率 事前確率 80％ 尤度比 0.5 事後確率 70％
- 35. EBMの5つのステップ 1. 問題の定式化 2. 問題についての情報収集 3.得られた情報の批判的吟味 4. 情報の患者への適用 5. 1-4のステップの評価
- 36. もしあなただったら もしあなたがインフルエンザ流行期に咳や熱が出たら インフルエンザの迅速検査を受けるかどうか しばし考えてみてください 隣同士話し合ってみてください
- 37. 検査する前の状況再考 インフルエンザの可能性 80％ 残りの20％がかぜなら問題なし 検査せずにインフルエンザとして対応 そこに見逃すと危険な病気の可能性があるとき 検査して陽性ならインフルエンザならそれとして対応 陰性ならインフルエンザ以外の可能性が20から30％に増加 危険な病気の可能性が増したと考え、さらに次の検査
- 38. 具体的には 咳が軽く、腎盂腎炎の既往がある女性 腎盂腎炎を見逃してはいけない 陰性なら尿検査 咳がひどく、呼吸数が多く、肺雑音がある 肺炎を見逃してはいけない 陰性なら胸部X線写真
- 39. 迅速検査の適切な利用 陰性時に次の検査が必要となると考えるときのみ 流行時でも迅速検査を行う そうでなければ迅速検査は行わない 陰性でもインフルエンザと考えるなら 陰性でも危険な疾患の除外が必要でないなら 検査しないほうがいい それでも検査する やぶの証明
- 40. まとめ 流行期のインフルエンザの事前確率は80％ 迅速検査の陽性尤度比は27 陰性尤度比は0.5 検査陽性ならインフルエンザ 検査陰性でも70％はインフルエンザ 陰性の時に引き続き検査が必要なときのみ検査 陰性で次の検査が不要と考えるなら検査しない
- 41. 臨床疫学と実臨床での診断 診断に関する臨床疫学をマスターせずに実臨床を行 うことはできない しかし 私の年代では臨床疫学をきちんと学んでいる医師は ほとんどいない ここ10年は国家試験に必ず出題される しかし試験問題は解けるが、実際の臨床に生かして いる医師はまだまだ少ない
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